ビン分割散布図は、データセットに多数の観測値が含まれている場合に、連続変数のペア間の関係を調べるために使用されます。

データに関する考慮事項、例、および解釈については、 ビン分割散布図の概要を参照してください。

変数

x変数とy変数を個別のペアとしてグラフ化することも、x-y変数のすべての組み合わせをグラフ化することもできます。y変数は、解析または予測する変数です。x変数は、y変数の変化を解析または予測し得る、対応する変数です。すべての列は数値で、各x-y変数のペアは行数が同じでなければなりません。

最初に、次のいずれかのオプションを選択します。

各Y対各X
入力したx変数とy変数の組み合わせごとに個別のグラフを表示する場合に選択します。
XYペア
入力したx変数とy変数のペアごとに個別のグラフを表示する場合に選択します。

次に、変数を入力します。

Y変数
解析または予測する変数を選択します。
X変数
y変数の変化を解析または予測し得る変数を選択します。

平均で定義されたグラデーション

3番目の変数の値でグラデーションスケールを定義する場合に選択します。

変数による

1つ以上のグループ化変数を変数によるに入力して、各レベルのグループ化変数に対して別個にビン分割散布図を作成します。入力する列は数値または文字列で、Y変数およびX変数の列と同じ長さにする必要があります。複数のビン分割散布図で各変数のyスケールは同じです。
すべての組み合わせを表示

複数の変数によるを入力すると、すべての組み合わせを表示チェックボックスが有効になります。このオプションを選択すると、グループ変数によって作成されたグループの組み合わせごとに、別々のビン分割散布図が作成されます。このオプションを選択しない場合、グループ変数の各グループごとにプロットが作成されます。

たとえば、最初のグループ変数には、男性と女性の2つのグループがあり、2番目のグループ変数には、雇用者と失業者の2つのグループがあります。すべての組み合わせを表示を選択すると、Minitabは男性/雇用者、男性/失業者、女性/雇用者、女性/失業者の組み合わせに対して4つの別々のプロットを作成します。すべての組み合わせを表示を選択しない場合、Minitabは男性、女性、雇用者、失業者に対して4つの別々のプロットを作成します。

グラデーションタイプ

ビンのカラースケールを選択します。

分岐
値が高いビンは赤色で、値が低いビンは青色です。ビン分割されたデータの頻度の中央値ではなく特定の値でグラデーションスケールを中央揃えするには、周囲のグラデーション対称値に値を入力します。
低から高に順次
値が高いビンは暗い青色で、値が低いビンは明るい青色と明るい灰色です。このオプションを使用すると、生産性の高いビンを強調表示したり、収益を最大化することができます。
高から低に順次
値が低いビンは暗い青色で、値が高いビンは明るい青色と明るい灰色です。このオプションを使用して、欠陥率の低いビンを強調表示したり、コストを最小限に抑えたりすることができます。

尺度

複数のグラフで同じスケールを使用します。これらのオプションは、複数の列のペアをX変数およびY変数に入力し、レイアウトが各XYペアごとに個別のグラフを表示するように設定されている場合にのみ使用できます。

同じYスケール
すべてのグラフで同じYスケールを使用します。
同じXスケール
すべてのグラフで同じXスケールを使用します。
同じグラデーションスケール
すべてのグラフで同じカラーグラデーションスケールを使用します。同一ペアのx y変数では、グラデーションスケールは常に同じになります。

ログ変換

同じ距離がスケール全体の異なる値の変化を表すため、対数スケールは軸を変えることで対数関係を直線化します。例えば、変換されていないXスケールを持つ散布図では、関数y = log(x)は線形ではありません。Xスケールを対数の底10に変換したときに、データは線形の形になります。これらのオプションは正のデータに対してのみ使用できます。
ログ変換: Y スケール
対数の底10を使用してYスケールを変換する場合に選択します。
ログ変換: X スケール
対数の底10を使用してXスケールを変換する場合に使用します。
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